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  • BP神经网络可视化

    2021-07-18 23:40:35
    见如下链接: https://playground.tensorflow.org
    展开全文
  • 之前写的一篇博客的代码,https://blog.csdn.net/zyxhangiian123456789/article/details/89159530,不清楚为什么阅读量还挺好。
  • MATLAB,GUI,神经网络可视化界面
  • BP神经网络反向传播可视化,可以可视化梯度信息,w和b值的变化过程,以及自己可以动态添加网络规模,并且可以自己设置网络超参,下载直接可在电脑端运行。有Bug留言,终身质保。
  • Python可视化技术在BP神经网络教学中的应用.pdf
  • BP神经网络及拟合实例

    千次阅读 2020-09-05 18:06:31
    BP神经网络基础知识及简单拟合实例BP神经网络结构前向计算误差反向传播梯度下降法输出层参数调节隐含层参数调节BP神经网络拟合实例 BP神经网络结构 BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络,其误差是反向...

    BP神经网络结构

    BP神经网络(Back Propagation)是一种多层神经网络,其误差是反向传播的,因此称为BP神经网络。
    BP神经网络包括输入层、隐含层和输出层三层,通常来说,隐含层的激活函数为
    f 1 ( x ) = 1 1 + e − x f_1(x) = \frac {1}{1+e^{-x}} f1(x)=1+ex1
    输出层的激活函数为
    f 2 ( x ) = x f_2(x)=x f2(x)=x

    前向计算

    我们记BP神经网络具有n个输入层神经元,隐含层有 s 1 s_1 s1个神经元,输出层有 s 2 s_2 s2个神经元。其隐含层权值矩阵为 W 1 ∈ R s 1 × u W_1\in R^{s_1\times u} W1Rs1×u,偏置向量为 b 1 ∈ R s 1 b_1\in R^{s_1} b1Rs1,输出层权值矩阵为 W 2 ∈ R s 2 × s 1 W_2 \in R^{s_2\times s_1} W2Rs2×s1,偏置向量为 b 1 ∈ R s 2 b_1\in R^{s_2} b1Rs2
    BP神经网络的前向计算过程可以分为:隐含层的输出计算和输出层的输出计算。
    我们记隐含层的输出为 a ∈ R s 1 a\in R^{s_1} aRs1,输出层的输出为 y ∈ R s 2 y\in R^{s_2} yRs2
    一个神经元的计算过程包括两部分:

    1. 输入的线性组合
    2. 激活函数的计算

    隐含层的输入为神经网络的输入 u ∈ R n u\in R^{n} uRn,其输出为
    a = f 1 ( W 1 u + b 1 ) a=f_1(W_1u+b_1) a=f1(W1u+b1)
    在matlab中,我们可以运用其矩阵运算来很方便的计算上式。
    输出层的输入为隐含层的输出 a a a,其输出为
    y = f 2 ( W 2 a + b 2 ) y=f_2(W_2a+b_2) y=f2(W2a+b2)

    误差反向传播

    梯度下降法

    通过有效的训练,BP神经网络可以具有逼近任何非线性函数的能力。定义神经网络的估计误差均方差
    E = 1 2 ∑ i = 1 s 2 e i 2 = 1 2 ∑ i = 1 s 2 ( y d − y ) 2 E =\frac{1}{2}\sum_{i=1}^{s_2}e_i^2= \frac{1}{2} \sum_{i=1}^{s_2}(y_d-y)^2 E=21i=1s2ei2=21i=1s2(ydy)2
    其中, y d y_d yd为期望的输出, y y y为神经网络对输出的预测(或者说估计)。
    神经网络的训练过程为,通过误差不断调整神经网络的参数(权值和偏移量),使得网络的估计误差均方差最小。
    梯度下降法便是一种最为常用的寻找目标函数(即误差均方差函数 E E E)的方法。其基本原理为,沿着目标函数的梯度方向,目标函数是下降最快的。

    输出层参数调节

    基于上文,我们可以知道,调节权值矩阵 W 2 W_2 W2的最快方法为
    Δ W 2 i j = − η ∂ E ∂ W 2 i j \Delta W_{2ij} = -\eta \frac{\partial E}{\partial W_{2ij}} ΔW2ij=ηW2ijE
    可以将上式表示为矢量形式,对权值矩阵的一整行进行操作,记权值矩阵 W 2 W_2 W2的第 i ( i = 1 , 2 , . . . s 2 ) i(i=1,2,...s_2) i(i=1,2,...s2)行为 W 2 i 0 W_{2i0} W2i0,可知,此行元素通过影响第 i i i个输出,进而影响到最后的误差。权值矩阵 W 2 W_2 W2 i i i行的更新值为
    Δ W 2 i 0 = − η ∂ E ∂ W 2 i 0 \Delta W_{2i0} = -\eta \frac{\partial E}{\partial W_{2i0}} ΔW2i0=ηW2i0E
    可以通过链式法则来计算,即偏微分如下形式
    ∂ E ∂ W 2 i 0 = ∂ E ∂ e i ∂ e i ∂ f 2 ∂ f 2 ∂ W 2 i 0 = − e i f 2 ′ a T \frac{\partial E}{\partial W_{2i0}}=\frac{\partial E}{\partial e_i} \frac{\partial e_i}{\partial f_2} \frac{\partial f_2}{\partial W_{2i0}}=-e_if_2'a^T W2i0E=eiEf2eiW2i0f2=eif2aT
    那么,可以得到,输出层权值矩阵 W 2 W_2 W2 i i i行的更新律为
    Δ W 2 i 0 = η e i f 2 ′ a T \Delta W_{2i0} = \eta e_if_2'a^T ΔW2i0=ηeif2aT
    类似的,可以得到偏移量 b 2 b_2 b2的更新律为
    Δ b 2 i = η e i f 2 ′ \Delta b_{2i} = \eta e_if_2' Δb2i=ηeif2

    隐含层参数调节

    隐含层参数矩阵和偏移量的更新方法是一样的,同样是对误差平方差进行求偏导得到,但是要复杂很多。权值矩阵 W 1 W_1 W1的第 i i i行是通过隐含层所有神经元来影响最终的网络输出的,因此,其更新律为
    Δ W 1 j 0 = − η ∑ k = 1 s 2 ( ∂ E ∂ e k ∂ e k ∂ f 2 ∂ f 2 ∂ a j ∂ a j ∂ W 1 j 0 ) = η f 2 ′ u ∑ k = 1 s 2 ( e k W 2 k j ) f 1 ′ \Delta W_{1j0} = -\eta \sum_{k=1}^{s_2}(\frac{\partial E}{\partial e_k} \frac{\partial e_k}{\partial f_2} \frac{\partial f_2}{\partial a_j} \frac{\partial a_j}{\partial W_{1j0}}) = \eta f_2'u \sum_{k=1}^{s_2}(e_kW_{2kj})f_1' ΔW1j0=ηk=1s2(ekEf2ekajf2W1j0aj)=ηf2uk=1s2(ekW2kj)f1
    表示为矩阵运算形式为
    Δ W 1 = η A ′ W 2 T Y ′ e u T \Delta W_1 = \eta \bm{A}'\bm{W}_2^T\bm{Y}'\bm{e} \bm{u}^T ΔW1=ηAW2TYeuT
    其中, A ′ = d i a g [ f 1 j ′ ] s 1 × s 1 \bm{A}'=diag[f_{1j}']_{s_1\times s_1} A=diag[f1j]s1×s1, Y ′ = d i a g [ f 2 j ′ ] s 2 × s 2 \bm{Y}'=diag[f_{2j}']_{s_2 \times s_2} Y=diag[f2j]s2×s2为对角阵。
    类似的,偏移量 b 1 b_1 b1的更新律只与权值 W 1 W_1 W1相差一个因子 u u u
    Δ b 1 j = η f 2 ′ f 1 ′ ∑ k = 1 s 2 ( e k W 2 k j ) \Delta b_{1j} = \eta f_2'f_1' \sum_{k=1}^{s_2}(e_kW_{2kj}) Δb1j=ηf2f1k=1s2(ekW2kj)
    化为矩阵运算形式为
    Δ b 1 = η A ′ W 2 T Y ′ e \Delta \bm{b}_1 = \eta \bm{A}'\bm{W}_2^T\bm{Y}'\bm{e} Δb1=ηAW2TYe

    BP神经网络拟合实例

    采用BP神经网络对正弦函数 y = s i n ( t ) y=sin(t) y=sin(t)进行拟合。网络结构设置为1-20-1,代码如下

    % 训练简单的BP神经网络来拟合,自己写训练算法
    clear,clc
    %% 生成训练数据
    ts = 0.01;
    u1 = 0;
    y1 = 0;
    
    for k=1:1000
        u(k) = k*ts;
        y(k) = sin(u(k));
    end
    n = length(u);
    

    训练算法主体部分

    %% 训练算法
    % 采用的BP神经网络为1-20-1的结构
    yita = 0.1;     %训练速度
    num_h = 20;
    w1 = rand(num_h,1);
    % w1 = ones(num_h,1);
    w2 = rand(num_h,1);
    % w2 = ones(num_h,1);
    b1 = zeros(num_h,1);
    b2 = 0;
    e_tol = 1e-3;
    e = e_tol;
    cnt = 1;
    while cnt<10000 && e>=e_tol
        % 打乱数据
        idx_rand = randperm(n);
        x_train = y(idx_rand);    %网络输出
        u_train = u(idx_rand);    %网络输入
        e = 0;
        for i=1:400
            %神经网络前向计算
            for j = 1:num_h
                H_input(j) = u_train(i)*w1(j)+b1(j);
                H_output(j) = logsig(H_input(j));
            end
            Output(i) = dot(H_output,w2)+b2;
            %误差反向传播
            Error(i) = x_train(i) - Output(i);
            for j=1:num_h
                Delta_w2(j) = yita*Error(i)*H_output(j);
                Dlogsig(j) = H_output(j)*(1-H_output(j));
                Delta_w1(j) = yita*Error(i)*w2(j)*Dlogsig(j)*u_train(j);
                w1(j) = w1(j)+Delta_w1(j);
                w2(j) = w2(j)+Delta_w2(j);
                b1(j) = b1(j) + yita*Error(i)*w2(j)*Dlogsig(j);
            end
            b2 = b2 + yita*Error(i);
            e = e + Error(i)^2/2;
        end
        e = e/400;
        e_store(cnt) = e;
        cnt = cnt+1;
    end
    

    检测训练结果,并进行可视化

    %% 检验训练结果
    for i = 1:n
    %     k = randi(1000);
        u_test = u(i);
        x_test = y(i);
        
        for j=1:num_h
            H_input_test(j) = u_test*w1(j)+b1(j);
            H_output_test(j) = logsig(H_input_test(j));
        end
        Output_test(i) = dot(H_output_test,w2)+b2;
    %     Output_test(i) = net_BP(u_test(i),w1,w2,b1,b2);
        Error_test(i) = x_test-Output_test(i);
        
    end
    time = u;
    figure(2)
    plot(time(1:n),y(1:n),'r');
    hold on
    plot(time(1:n),Output_test,'b--');
    hold on
    plot(time(1:n),Error_test,'g-.');
    legend('train','test','error');
    

    神经网络拟合结果如下
    神经网络拟合结果

    展开全文
  • Install it using: sudo apt-get install graphviz && pip3 install graphviz 人工神经网络绘图示例 import keras; from keras.models import Sequential; from keras.layers import Dense; network = Sequential()...

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    转载于 :github.com/Prodicode/ann-visualizer?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

    A python library for visualizing Artificial Neural Networks (ANN)

    如何安装

    From Github

    1. Download the ann_visualizer folder from the github repository.

    2. Place the ann_visualizer folder in the same directory as your main python script.

    From pip

    Use the following command:

    pip3 install ann_visualizer

    Make sure you have graphviz installed. Install it using:

    sudo apt-get install graphviz && pip3 install graphviz

    人工神经网络绘图示例

    import keras;
    from keras.models import Sequential;
    from keras.layers import Dense;
    
    
    network = Sequential();
            #Hidden Layer#1
    network.add(Dense(units=6,
                      activation='relu',
                      kernel_initializer='uniform',
                      input_dim=11));
    
    
            #Hidden Layer#2
    network.add(Dense(units=6,
                      activation='relu',
                      kernel_initializer='uniform'));
    
    
            #Exit Layer
    network.add(Dense(units=1,
                      activation='sigmoid',
                      kernel_initializer='uniform'));
    
    
    from ann_visualizer.visualize import ann_viz;
    
    
    ann_viz(network, title="");
    

    卷积神经网络绘图示例

    import keras;
    from keras.models import Sequential;
    from keras.layers import Dense;
    from ann_visualizer.visualize import ann_viz
    model = build_cnn_model()
    ann_viz(model, title="")
    
    
    def build_cnn_model():
      model = keras.models.Sequential()
    
    
      model.add(
          Conv2D(
              32, (3, 3),
              padding="same",
              input_shape=(32, 32, 3),
              activation="relu"))
      model.add(Dropout(0.2))
    
    
      model.add(
          Conv2D(
              32, (3, 3),
              padding="same",
              input_shape=(32, 32, 3),
              activation="relu"))
      model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
      model.add(Dropout(0.2))
    
    
      model.add(
          Conv2D(
              64, (3, 3),
              padding="same",
              input_shape=(32, 32, 3),
              activation="relu"))
      model.add(Dropout(0.2))
    
    
      model.add(
          Conv2D(
              64, (3, 3),
              padding="same",
              input_shape=(32, 32, 3),
              activation="relu"))
      model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
      model.add(Dropout(0.2))
    
    
      model.add(Flatten())
      model.add(Dense(512, activation="relu"))
      model.add(Dropout(0.2))
    
    
      model.add(Dense(10, activation="softmax"))
    
    
      return model
    

    项目链接:

    https://github.com/Prodicode/ann-visualizer?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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    AI博士私人微信,还有少量空位

    如何画出漂亮的深度学习模型图?

    如何画出漂亮的神经网络图?

    一文读懂深度学习中的各种卷积

    点个在看支持一下吧

    展开全文
  • JAVA实现bp神经网络

    2018-05-24 17:14:35
    利用java实现bp神经网络,给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据,使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签,错误率控制在30%以下。
  • ndraw一个简洁的神经网络可视化工具

    背景

    关于神经网络可视化工具,一直比较喜欢netron,恰如其分地满足我对工具的颜控心理:简洁而美观!
    且多模型支持,唯一不能满足的也仅仅是不能拖拽和不能生成html代码(特殊要求),也有可能是本人不会用!
    在这里插入图片描述

    于是为了满足本人的特殊需求,简单地写了ndraw,用来可视化神经网络。

    支持


    • tensorflow的Sequential对象可视化
    • tensorflow的Model对象可视化
    • h5模型文件可视化
    • pb模型文件可视化
    • 其他模型暂不支持

    • 支持样式主题修改
    • 支持导出html文件
    • 支持生成html字符串

    参考图

    在这里插入图片描述

    如何使用

    文档及开源地址

    有用的话支持点个Star

    展开全文
  • python实现BP神经网络的源代码,以及使用的马疝病数据集,基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试,有完整的数据集和实现代码,直接运行即可得到结果,并显示,正确率,误差,迭代次数等参数
  • 转自 | 量子位(id: QbitAI)最近,一款神经网络可视化工具火了。这款工具叫做「nn_vis」,它采用了新的3D可视化技术,可以呈现这样的效果:其作者表示,之所以创建这个工具,是由...
  • MATLAB实现基于BP神经网络的手写数字识别+GUI界面+mnist数据集测试
  • 神经网络实现鸢尾花分类及结果可视化,详见https://blog.csdn.net/qq_41573860/article/details/105870072
  • 本篇博文主要介绍BP神经网络的相关知识,采用理论+代码实践的方式,进行BP神经网络的学习。本文首先介绍BP神经网络的模型,然后介绍BP学习算法,推导相关的数学公式,最后通过Python代码实现BP算法,从而给读者一个...
  • 基于BP神经网络的手写数字识别系统,程序使用python语言编写,训练数据集为mnist;交互界面使用PYQT编写,用户可在画板通过鼠标书写数字作为识别对象。
  • 可打印版本附pdf下载链接 本期介绍几个可以轻松可视化神经网络的工具,可以用作论文中的画模型图,还可以平日里加深自己对网络的理解。 1 draw_convnet 一个用于画卷积神经网络的Python脚本 ...
  • 基于BP神经网络锅炉炉膛火焰可视化监测方法研究.pdf
  • 有待完善编译功能和ART1,ART2型网功能,有待优化邻接矩阵,还有指令生成网络,在线通信等功能。VC6.0工程纯C++代码工程为雏形。
  • 使用双层BP神经网络,实现数据的读取,归一化处理,网络训练与网络预测,最后给出误差分析和结果可视化
  • 基于BP神经网络算法的手写识别程序,带图形用户界面,Java实现.zip
  • 本文用Python实现了BP神经网络分类算法,根据鸢尾花的4个特征,实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章: iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2...
  • interactive-bpann, 基于web的人工神经网络交互可视化研究 基于web的人工神经网络交互可视化技术这个演示目的是为了帮助视觉学习者,像我自己一样,获得人工神经网络的视觉直觉。 这个演示允许通过完全连接的of人工...
  • 使用双层BP神经网络,实现数据的读取,归一化处理,网络训练与网络预测,最后给出误差分析和结果可视化
  • 神经网络常见可视化方法

    千次阅读 2019-05-16 11:58:37
    2. 利用可视化工具,直观显示网络结构 Netron是一款可视化网络模型的软件,目前的Netron支持主流各种框架的模型结构可视化工https://github.com/lutzroeder/Netron 支持的文件类型如下: 点开链接后,按自己的...
  • Python可视化技术在BP神经网络教学中的应用
  • 1.将数据写入csv文件,应该可以python代码直接实现数据集的写入...然后把后缀改成.csv就可以了,利用pandas读取import matplotlib.pyplot as pltfile = 'bp_test.csv'import pandas as pddf = pd.read_csv(file, he...
  • 神经网络学习可视化工具

    千次阅读 2018-03-24 12:23:23
    TensorBoard:TensorFlow 集成可视化工具GitHub 官方项目:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/tensorboardTensorBoard 涉及到的运算,通常是在训练庞大的深度神经网络中出现的复杂而...
  • 为了建立基于生理和生态学的稻叶颜色模型,针对稻叶的叶绿素,类胡萝卜素与其RGB值之间的关系,提出了一种基于支持向量机和BP神经网络的建模方法。 以叶绿素a,叶绿素b和类胡萝卜素为模型输入参数,分别以稻叶图像的...
  • 简单的基于matlab通过BP神经网络进行数据分析,可以设置神经网络的层数和数据库的数据,在代码中已经有了归一化、误差分析和可视化结果
  • 基于BP神经网络的手写数字识别算法,实现工具matlab,自己制作的。 两个GUI可视化实现与训练集和测试集,以及图片集。 成功率不是很高,85%左右,可以自己去调整一些参数 内包含视频演示,初学者可以拿来熟悉熟悉...

空空如也

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BP神经网络可视化